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%遗传算法
%有4个生物，每个生物380个基因DNA决定CNC选择顺序
%要判断这个生物质量的好坏，只要看前多少个基因用完了8小时，即8小时生产多少东西
%total数列表示RGV从现在停泊的CNC出发，如果下一步前往第i台CNC为其装料，则total(i)时间后RGV才能再次行动
%（包括RGV移动时间，CNC工作时间和下料后清洗时间）
%total=tm(1,:)+reload;%这是初始状态
%假设RGV正从第j台CNC出发，则total的公式为:
%total=max(tm(j,:),remain)+reload+wash;
%移动时间和机器剩余工作时间的最大值，加上上下料时间和清洗时间
j=1; %设RGV当前位置在第j台CNC。一开始RGV在第1台CNC位置
count=0;%RGV一共进行了count次上下料
%假设RGV下一步前往第i台CNC
%计算到达每个CNC，为其装料，清洗物料所需时间
% total=max(tm(j,:),remain)+reload+wash;
% remainTime=remainTime-mi;
% remain=max(remain-mi,[0 0 0 0 0 0 0 0]);%没有被装料的CNC继续工作直到自己剩余时间为0
% remain(i)=work-wash(i);%被装料的CNC开始新一次工作。在物料清洗时被装料的CNC也在工作，因此当RGV又可动时这台CNC已经运行了清洗所需的时间
% wash(i)=25;
% result(count)=i;
%定义7个生物的DNA链
load greedy1_1.mat
len=size(result,2)+20;
life=[
result ceil(rand(1,20)*8);
ceil(rand(1,len)*8);
ceil(rand(1,len)*8);
ceil(rand(1,len)*8);
ceil(rand(1,len)*8);
ceil(rand(1,len)*8);
ceil(rand(1,len)*8);
];
s=size(life,1);
generation=0;
prod=zeros(s,1);
while generation<=5000
generation=generation+1;
mi=10000;
ma=-1;
miIndex=1;maIndex=2;midIndex1=3;midIndex2=4;
for i=1:s
prod(i)=checkProduction(life(i,:)); %prod意为product
if mi>prod(i)
%midIndex1=miIndex;
miIndex=i;
mi=prod(i);
end
if ma<prod(i)
%midIndex2=maIndex;
maIndex=i;
ma=prod(i);
end
end
%上面maIndex标记最高产量的链，miIndex标记最低产量的链，两个midIndex标记其他任意两个链
while(midIndex1==maIndex || midIndex1==miIndex)
midIndex1=unidrnd(s);
end
while(midIndex2==maIndex || midIndex2==miIndex || midIndex2==midIndex1)
midIndex2=unidrnd(s);
end
%遗传进化
life(miIndex,:)=changeDNA(life(maIndex,:));%最差产量的链修改为最高产量的链的变异
life(midIndex1,:)=nextGen([life(maIndex,:);life(midIndex1,:)]);%两个链杂交
life(midIndex2,:)=ceil(rand(1,len)*8);%随机重排
end
for i=1:s
prod(i)=checkProduction(life(i,:)); %prod意为product
if mi>prod(i)
midIndex1=miIndex;
miIndex=i;
mi=prod(i);
end
if ma<prod(i)
midIndex2=maIndex;
maIndex=i;
ma=prod(i);
end
end
result=life(maIndex,:);
save('genetic1_1.mat','result');
prod(maIndex)
function production = checkProduction(DNA)
%tm矩阵表示RGV在两台CNC之间移动所需的时间(time for movement)
%例如tm(1,3)表示RGV从1号CNC移动到3号CNC所需的时间，在矩阵中为第1行第3列的值
global tm;
tm=[
0 0 20 20 33 33 46 46;
0 0 20 20 33 33 46 46;
20 20 0 0 20 20 33 33;
20 20 0 0 20 20 33 33;
33 33 20 20 0 0 20 20;
33 33 20 20 0 0 20 20;
46 46 33 33 20 20 0 0;
46 46 33 33 20 20 0 0;
];
%reload(i)表示第i台CNC上料下料所需时间
global reload;
reload=[28 31 28 31 28 31 28 31];
global work;
work=560;%CNC处理一个物料要560秒。
j=1;%当前所在CNC
production=0;%目前已给CNC上料的累计次数
remainTime=8*3600;
%remain数列表示第i台CNC还需要remain(i)时间完成工作
remain=[0 0 0 0 0 0 0 0];
%wash表示上下料后物料清洗消耗的时间
%一开始所有CNC都空载，因此上下料后无需清洗。第i台机器完成上料后，wash(DNA(production))应变为25
wash=[0 0 0 0 0 0 0 0];
while remainTime>0
production=production+1;
total=max(tm(j,:),remain)+reload+wash;
%DNA(production)为下一步要上料的CNC;%total(DNA(production))为这次移动和上料所花时间
remainTime=remainTime-total(DNA(production));
remain=max(remain-total(DNA(production)),[0 0 0 0 0 0 0 0]);%没有被装料的CNC继续工作直到自己剩余时间为0
remain(DNA(production))=work-wash(DNA(production));%被装料的CNC开始新一次工作。在物料清洗时被装料的CNC也在工作，因此当RGV又可动时这台CNC已经运行了清洗所需的时间
wash(DNA(production))=25;
j=DNA(production);
end
end
function child=nextGen(parents)%输入2行n列矩阵，每行是一个作为parent的生物，每个生物的DNA有n个
%parents=[chain1;chain2];
s=size(parents,2);
child=zeros(1,s);
for i=1:s
child(i)=parents(unidrnd(2),i);
end
end
function evolution=changeDNA(life)%输入一个生物的1行n列DNA链，每个DNA有1%概率突变
s=size(life,2);
evolution=rand(1,s);
for i=1:s
if(evolution(i)<=0.99)
evolution(i)=life(i);
else
evolution(i)=unidrnd(8);
end
end
end